結語
Matt Lowrie (Google)
企業與工程工作效率演變
Manasi Joshi (Google)
在本主題演講中，我們試圖邀請所有人在 Google 的工程生產力領域不斷演進，以及這可以如何幫助 Google 順利推動業務成長，同時讓公司得以透過開發/發布/監控程序獲得許多信心。除此之外，我們還面臨了現今面臨的一些挑戰，還有新的相關挑戰，能夠以 Google 正在進行的高度連結/產業產品體驗為跨平台進行測試。
自動化 Telepresence 機器人駕駛
Tanya Jenkins (Cantilever 諮詢)
測試遠距裝置的行車介面並不容易。而是在真實世界中運作，雖然是與人員和物件互動，但必須在受控的環境中進行測試。如何在沒有實際查看裝置的情況下，驗證真實的遠端駕駛環境，同時驗證裝置的位置和位置？我會示範創新解決方案。
錢包中的內容
Hima Mandali (Capital One)
Capital One 是美國境內最大的信用卡公司之一，擁有超過 7,000 萬個帳戶。Capital One 旨在打造許多酷炫產品，為客戶提供優質的數位體驗。隨著行動裝置成為客戶偏好的管道，這場演講將說明我們如何解決行動版網站應用程式的測試自動化問題，以及如何著手打造更快的軟體推送管道。此外，我們也會分享開放原始碼工具的開放原始碼工具和開放原始碼資訊主頁，以協助解決問題。
使用測試執行自動化統計資料，預測要執行哪些測試
Boris Prikhodky (Unity Technologies)
測試已成為應用程式開發流程中不可或缺的一環，但當當當救星變成日常的瓶頸時，要怎麼做。我們在這裡分享在進行測試設定需要 3 到 6 小時時的等待時間。這場講座提供了簡單但功能強大的功能，可為您節省在建構和測試農場上執行常態測試的寶貴時間。另外，我們也會說明如何改善程序。
Windows 和 Windows Phone 的 Selenium 型測試自動化
Nikolai Abalov (2gi)
能自動測試網頁應用程式的自動化功能。iOS 和 Android 行動應用程式有 Appium。不過，如果是 Windows 電腦和 Windows Phone/Mobile，我們必須採用自己的 Selenium 型解決方案。於是他創造了Winium 是適用於 Windows 電腦和 Windows Phone/Mobile 應用程式自動化作業的開放原始碼解決方案。Winium 是以 Selenium 為基礎，所以如果您已瞭解 Selenium 或 Appium，那麼應該可以輕鬆地將自動化功能用於現有的自動化處理技術。我們將在這場通話中介紹了 Winium 和 Winium.Desktop 與 Winium.Mobile 實際運作經驗的專案。
測驗成績
Brian Vanpee (Google)
每種錯誤的價值不盡相同。我們所使用的程式設計語言有時較為困難，因此即使找到了最佳程式設計師與測試人員，開發人員也經常十分苦惱。我們每天從數百萬種語言中挑選一些實用的範例，歡迎與大家一起深入瞭解。最後，我們會嘗試驗證以 C、Java、Objective-C、PHP 和所有人最常用的語言 - JavaScript 為例，推出各種怪奇的例子。
用於設定行動測試環境的機器學習演算法
Rajkumar Bhojan (Wipro 技術)
隨著行動運算技術的發展快速，行動應用程式的行動應用程式需求顯然有很大的需求。行動裝置測試在行動應用程式測試中扮演重要角色，而瞭解行動裝置管理服務中的挑戰，在解決這些問題時同樣重要。為避免裝置發生問題，測試自動化開發人員必須在大量裝置上測試應用程式，不僅成本高效，而且效率低落。在本次產品的討論中，我們展示了機器學習演算法如何辨識合適的行動裝置測試環境。
「你聽得到我說話嗎？」 - 音質測試
Alexander Brauckman 和 Dan Hislop (Citrix)
IATF：全新的自動化跨平台和多裝置 API 測試架構
Yanbin Zhang (Intel)
為協助採用 WebRTC 技術並擴大應用範圍，以便擴充或建立新應用程式，Intel 已開發端對端 WebRTC 解決方案 Intel® Collaboration Suite for WebRTC。目前，Intel 已在全球各地建立採用 Intel® 協同合作軟體的 Intel® 協作套件生態系統。營運範圍涵蓋教育、醫療、產業雲端、社群媒體線上廣播、視訊會議和穿戴式裝置等多個層面。隨著 SDK API 支援的平台數量快速增加，跨平台的相容性和整合測試也不斷增加。如何自動測試不同平台上不同 SDK 的互通性後，整個問題確實十分嚴重。在本課程中，我們會提供自動化跨平台和多裝置 API 測試架構-IATF。這項工具可用於任何跨平台和多裝置 SDK 測試，但這些功能必須在不同平台之間進行通訊。
在軟體測試中使用正式概念分析
Fedor Strok (Yandex/NRU HSE)
「正式概念分析」提供工具箱，利用一組含說明元素 (表示為一組屬性) 建構正式的工程。這個代數理論作業於 1984 年推出，現在適用於各種資料挖礦工作。這場演講著重於技術，特別適合進行軟體測試：使用正式的真誠測試來方便測試報告，以及半自動測試的衍生測試。
整合不穩定的測試：Google 與未來相比的實務做法
John Micco (Google)
和Atif Memon (馬裡蘭大學的大學大學)
Google 有龐大的測試資料庫，會在我們的持續整合持續整合環境中持續執行。我們查看這些資料時，發現不穩定的測試會在多個不同維度中造成大量浪費。我們致力於改善系統能夠偵測影響、偵測和緩解系統的固有程度。
FTW 開發人員體驗！
Niranjan Tulpule (Google)
以 Docker 為基礎的地理偏差測試農場 - Intel Android 計畫中的測試基礎架構做法
Jerry Yu (Intel) 和 Guobing Chen (Intel)
OpenHTF - 開放原始碼硬體測試架構
Joe Ethier (Google) 和 John Hawley (Google)
用於產生循環效能的測試型測試
Monika Dhok (印度科學研究所)
在許多 Java 程式庫中，重複出現週遊循環的情況，是效能錯誤的來源。這讓我們設計了靜態和動態分析技巧，並自動偵測這些效能錯誤。不過，動態分析的效能取決於分析的輸入測試，但靜態分析在自動驗證這些問題的影響程度較低，因此可以修正修正內容，避免日後版本中迴歸。我們建議採用新方法自動產生測試，以偵測 Java 程式庫中的迴圈效率不佳。這份簡報提供了這項工作的簡介，
需要速度 - 加快 3 小時至 3 分鐘的自動化測試
Emanuil Slavov (Komfo 公司)
所有高階自動化測試在現今步調相當快、首次標記環境上都很緩慢。這是所有人忽略的大象。以及正當理由。想快速、穩定又實用的自動化測試是相當困難的事情。不過，並非由您決定，因為採用自動化測試程序，將產品送貨給客戶的速度會比較快。Komfo 每晚的測試時間超過 3 小時。執行時間持續受到限制。測試結果在意見回饋循環中並不穩定，也變得無法使用。連續一次測試失敗超過 20 天。系統在實際工作環境中開始顯示迴歸錯誤。我們決定停止這項動能，在經過審慎的努力和貢獻後，目前相同的測試執行時間不到 3 分鐘。也證明我們進行了持續改進，結果速度高達 60 倍。
程式碼涵蓋率是本測試套件在現實世界的有效預測
Rahul Gopinath (奧勒岡州立大學)
ClusterRunner：可水平調度資源，以便快速進行測試
Taejun Lee (Box Inc) 和 Joseph Harrington (Box Inc)
Box 在每次修訂版本中約會執行三十小時的單元和整合測試。我們使用開放原始碼測試叢集 ClusterRunner，在 17 分鐘內以平行執行這些工作。Box 為什麼會有太多測試？ClusterRunner 的運作方式為何？您可以輕鬆為自己的測試設定 ClusterRunner 嗎？(劇透：是)。ClusterRunner 可在單一主機上平行執行測試，並將記錄檔分散到多個主機，讓您快速取得測試意見回饋。我們透過 Box 的工作效率工程團隊開發了 ClusterRunner，在 17 分鐘內執行了超過 30 分鐘的線性測試套件，而且我們每天都會執行數百次。ClusterRunner 是一項開放原始碼通用語言，因此您可以輕鬆用於自己的專案。我們為工程團隊打造了 ClusterRunner，因為他們長時間遇到意見回饋意見回饋延遲或測試不足的程式碼。設計於底部且易於使用，可與現有持續整合系統整合。這項工具會測試測試所需的執行時間，並安排適當的執行方式，以便盡快提供意見回饋。其元件是透過通用的 REST API 進行通訊，因此 API 存取既可擴充又可擴充。
與多種行動裝置與服務進行整合測試
Alexander Dorokhine (Google) 和 Ang Li (Google)
Mobly 是 Google 開發的開放原始碼架構，用於測試需要在多種裝置上 (例如社交應用程式) 互動，或是需要測試測試環境 (例如 Wi-Fi 連線) 的測試。我們將討論多裝置測試如何與單一裝置測試及其獨特的問題有關，例如多部裝置的同步處理與程式碼流程，以及 Mobly 如何解決這些問題。
體重計與價值：BBC 的測試自動化
Jitesh Gosai (BBC) 和 David Buckhurst (BBC)
我們打造了內部開放原始碼裝置雲端，以便調度行動裝置與電視應用程式的測試範圍，但團隊迅速邁向一個怪物，導致我們必須重新構思自動化做法，並找出規模和價值之間的平衡點。瞭解我們如何透過聚焦的自動化技術和共用擁有權，解決裝置端測試面臨的挑戰。此外，您也可以瞭解如何建構自己的內部裝置雲端，以及使用我們的開放原始碼工具。
使用 LibFuzzer 在 C++ 程式庫中尋找錯誤
Kostya Serebryany (Google)
如何得知如何測試伺服器的錯誤
Jonathan Abrahams (MongoDB)
瞭解我們如何測試 MongoDB 伺服器的穩定性，以解決各種系統當機問題。瞭解我們如何自動讓任何類型的 OS 和主機設定發生當機情形 (實體或虛擬)。